?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

«Газпром-медиа» пришел в киберспорт
luckyea77


Источник

Тенденция вложений в киберспорт коснулась и российского медиахолдинга. Эксперты предсказывают большой потенциал таких сделок, но предупреждают о возможных проблемах с форматами для молодого поколения

«Газпром-медиа Развлекательное телевидение» (ГПМ РТВ, входит в холдинг «Газмпром-медиа») проинвестирует в киберспортивный проект Sector Esport, который займется мероприятиями и созданием контента в этой сфере. Об этом Forbes сообщил источник на рынке и подтвердили обе стороны сделки.

Компании не прокомментировали размер инвестиций, но инвестиционный директор венчурного фонда Maxfield Capital Алексей Тукнов оценил раунд в «несколько сотен тысяч евро». Он назвал эту сумму стандартной для посевного раунда в России.

«Мы инвестируем в компанию как финансово, так и поддержим ее нашими медиаресурсами, при этом оставляя операционную и стратегическую автономность, необходимую для любого стартапа ранней стадии», — уточнила Forbes степень влияния на новую компанию руководитель инвестиционно-аналитического отдела ГПМ РТВ Галина Дегтярева.

Основатели проекта Sector Esport Николай Горелый, Марк Авербух и Демид Азаренко имеют опыт в организации массовых мероприятий, киберспортивных турниров и фандрайзинга. Первым мероприятием планируется проведение киберспортивного фестиваля Sector в сентябре 2019 года примерно на 20 000 человек. Организаторы называют особенностями мероприятия смешанную аудиторию (профессионалы и любители) по двум основным дисциплинам — Dota 2 и Counter Strike: Go.
Read more...Collapse )

promo nemihail 12:00, вчера 141
Buy for 20 tokens
Оказалось - не зря. Если вы пропустили, то я уже приступил строить фахверковый дом, а пока под него готовлю основание в виде фундамента. Не сговариваясь, две совершенно разные строительные компании предложили мне, для моего участка фундамент в виде - ребристая плита. Вот она Сперва…

Почему кадровый резерв не всегда эффективен
luckyea77


Источник

Привлечение внешнего кандидата на вакантную должность обходится в 6 раз дороже, чем подготовка сотрудника внутри компании, но работодатели все равно прибегают к поиску. Дело в том, что многие неправильно используют резервные кадры

Привлечение внешнего кандидата на вакантную должность обходится в 6 раз дороже, чем подготовка сотрудника внутри компании. Если речь идет о замене высокоэффективного кандидата, то потери компании могут составить несколько его годовых окладов. При этом с внедрением эффективной стратегии талант-менеджмента прибыль компаний возрастает в среднем на 26%, согласно исследованию Bersin & Associates. Эта статистика подтверждает обоснованность внедрения программ работы с кадровым резервом или преемниками в большинстве современных компаниях. Тем не менее эти программы не всегда показывают высокую эффективность.

Недооценка проблемы

Со стороны может казаться, что задача по формированию списка преемников на ключевые позиции не сложна: необходимо отобрать и обучить перспективных кандидатов на каждую значимую должность, а мотивировать их будет само по себе включение в программу карьерного продвижения — «карьерные лифты», «маршруты», «пулы талантов», программы для сотрудников с высоким потенциалом (HiPo). На деле же HR-департаменты сталкиваются с рядом факторов снижения эффективности таких программ. Основной из них связан с тем, что не во всех компаниях попадание в кадровый резерв в итоге гарантирует высокую должность. Это неизбежно приводит к переходу резервистов к другим работодателям.
Read more...Collapse )

Forbes назвал самых высокооплачиваемых волшебников
luckyea77


Источник

В галерее Forbes — семерка магов, иллюзионистов и экстрасенсов, заработавших почти $150 млн за прошедший год

Для Дэвида Копперфилда это была любовь с первого взгляда. Когда ему было десять лет, мать отвела его в универмаг Macy’s на Геральд-сквер. Штатный иллюзионист на глазах Дэвида заставил монетку исчезнуть с деревянной доски, а затем снова появиться на ней. Одного простого трюка было достаточно, чтобы убедить Копперфилда купить эту доску и, что еще важнее, избрать своей профессией магию.

Спустя пять десятков лет Копперфилд — самый богатый волшебник в мире, его состояние оценивается в $875 млн. Ему принадлежат одиннадцать частных островов на Багамах, а также обширная коллекция магических артефактов. Кстати, деревянная доска, так впечатлившая его в детстве и даже корнер из Macy’s, где он ее увидел и купил, представлены в волшебном музее Копперфилда.
Read more...Collapse )

Искусственный интеллект мухи овладел функцией распознавания мух
luckyea77


Источник

Мозг плодовой мушки, смоделированный на компьютере канадскими учеными, оказался способен распознавать индивидуальные особенности мух, причем сильно опередил в этой способности человеческий мозг

Распознавание лиц — одна из тех задач, где искусственный интеллект пока не достиг способностей человеческого мозга. Эта особенность нашего сознания уникальна: человек способен угадывать человеческое лицо — и даже приписывать ему эмоциональные состояния — в простейшей комбинации из скобки и двоеточия или в радиаторе и фарах автомобиля, но при этом, вероятно, не назовет абсолютно одинаковыми никакие два лица из семи миллиардов человечества.

Число параметров лиц, анализируемых компьютерными программами распознавания, исчисляется десятками; человеческий мозг, возможно, обрабатывает их на порядок больше. Казалось бы, такая работа требует, во-первых, серьезных вычислительных возможностей мозга, а во-вторых, достаточно детализованных входных данных, поступающих от органов зрения.

К такому выводу мог бы прийти программист — но с ним готов поспорить биолог. Он укажет на простой пример: плодовая мушка дрозофила имеет очень небольшой мозг (примерно в 100 000 раз меньше, чем у человека), а ее несложные фасеточные глаза способны создавать изображение всего из нескольких десятков пикселей. Тем не менее, по единодушному мнению всех биологов, работающих с мухами, эти ничтожные насекомые прекрасно умеют различать своих сородичей на индивидуальном уровне. Интересно, что сами биологи — с их совершенным зрением и огромным человеческим мозгом — с задачей распознавания мушиной индивидуальности справиться не могут.

Чтобы разобраться в этой загадке, ученые двух канадских университетов создали исследовательскую группу для междисциплинарного проекта на стыке биологии и ИТ. Перед программистами и биологами стояла задача: создать самообучающийся алгоритм (нейронную сеть), основанный на принципах работы мозга мухи и, главное, ограниченный его ресурсами. В недавней статье они сообщают о сенсационных результатах.

Во-первых, возможности зрения дрозофилы на самом деле шире, чем предполагалось ранее: данные от 29 пикселей обогащаются с помощью некоторых несложных фокусов, вроде анализа изменения картинки при движении. Исследователи смогли восстановить картину, которую видит муха, когда ей показывают другую муху. Вместо ожидаемого темного вытянутого пятна компьютер реконструировал довольно подробное изображение, с лапками, крыльями и ясно различимой головой.

Но главное достижение исследователей в том, что им удалось обучить свой искусственный мозг — то есть нейронную сеть — распознавать индивидуальные особенности мух.

Всего на третий день обучения программы она распознавала мух (то есть идентифицировала их индивидуальные особенности и вспоминала, видела ли она раньше именно эту муху) с эффективностью 75%. Интересно, что аналогичная программа, но без искусственных физиологических ограничений, вроде числа доступных нейронов, — то есть использующая все возможности компьютера, — справлялась с задачей лишь немногим лучше (83%). Но самый удивительный результат получен при сравнении возможностей программы с обычным человеческим мозгом. Испытуемые — все как один биологи с многолетним опытом работы с мухами — узнавали нужную муху из выборки в 20 насекомых с эффективностью всего 8%. Случайное совпадение дало бы результат в 5%.

На специалистов по ИТ результат произвел сильное впечатление. Алгоритмы глубокого обучения обычно с большим трудом справляются с тем, чтобы воспроизвести возможности человеческого мозга, будь то распознавание лиц, речи или музыкальных мелодий. Случаи, когда такому алгоритму удается превзойти человека, крайне редки и обычно требуют серьезных вычислительных ресурсов. В данной же работе программа легко превзошла способности человека — правда, всего лишь достигнув того же результата, который в природе демонстрирует насекомое с жалкими 100 000 нейронов в крохотной голове.

По словам соавтора работы Джона Шнейдера, результаты свидетельствуют о «потрясающем факте: мухи способны различать индивидуальность друг друга. Когда они садятся рядом, то могут сказать: «Привет, Алиса! — Привет, Боб!»

Джоэл Левин, научный руководитель проекта, считает, что это исследование открывает широкие перспективы. «Объединение машинного обучения и данных изучения нервной системы невероятно плодотворно. Оно способно многое разъяснить в работе самих систем машинного обучения, в принципах коммуникации между нейронами и в общих принципах организации животного мира. Это неисследованная территория».

Результатами остались довольны и биологи — специалисты по исследованиям дрозофилы — привлеченные к работе в качестве испытуемых. Ранее в распоряжении генетиков были только статистические данные: они могли подсчитать общее число мух с теми или иными идентифицируемыми признаками. Однако разработанный учеными алгоритм позволяет автоматически прослеживать судьбу и поведение индивидуальных особей. Эта возможность может быть использована в разнообразных экспериментальных задачах.

Автор: Алексей Алексенко, Редактор Forbes

Как получить $34 млрд, раздавая товар бесплатно. Опыт Red Hat
luckyea77


На заре персональных компьютеров программисты разделились: одни держали код своих программ в секрете (привет, Билл Гейтс), другие считали, что исходники надо дорабатывать сообща (Линус Торвальд). Кто прав? Оказалось, что заработать можно на обоих подходах

IBM купила компанию Red Hat за $34 млрд. Многие СМИ окрестили эту сделку рекордной для софтверной компании. Мы уже обсуждали, что надеется получить «голубой гигант» от этой сделки», теперь очередь Red Hat — как ей удалось стать столь дорогой, если она не скрывает код, написанный для своих программ?

Дорого ли обошелся Red Hat?

Хотя Red Hat в основном известен как поставщик своего дистрибутива Linux, основная идея покупки — получение IBM программного обеспечения с открытым кодом Open Stack, на котором строятся облачные сервисы.

Когда-то давно ПО писалось раз и навсегда, а производительность самых дорогих серверов не дотягивала до производительности современных наручных электронных часов. Но с тех пор все изменилось: один современный сервер равен по производительности тысячам суперкомпьютеров Cray, и таких серверов в организациях сотни. А ПО теперь разрабатывается так, что в нем появляются новые возможности каждый день, а иногда и каждый час.

Уже нет смысла рассматривать аппаратное обеспечение как множество отдельно стоящих серверов. Информационные системы строятся таким образом, что по мере необходимости из общего пула (или облака) вычислительных ресурсов выделяются вычислительные ресурсы и отрабатывают задачу, а потом возвращаются в облако.
Read more...Collapse )
Tags: